多模态学习情感计算：动因、框架与建议

学习情感是影响学生认知加工与学习效果的重要因素,如何利用多模态数据开展学习情感计算是当前亟待解决的问题。文章在分析情感计算源起与多模态数据融合的基础上,阐述了多模态情感计算的发展动因,构建了多模态学习情感计算的研究框架,包括以教育场景为导向采集情感数据、依据情感模型展开建模与识别、利用可视化方式表达与反馈情感、结合情感归因来干预与调节学习过程等。基于现有研究案例,将多模态学习情感计算的应用归纳为开发学习情感识别系统、增强智能学习工具、支持学习干预与决策、探索学习情感的作用机制等方面。未来多模态学习情感计算应平衡数据采集侵入性与真实性、提升数据模型可解释性、综合衡量学习状态以及拓展教育应用探索与创新。